机器学习算法糖尿病预测步骤，代码，准确率、召回率、表格、图像

好的，以下是机器学习算法糖尿病预测的步骤和代码：

步骤：
1. 收集和准备数据集
2. 分割数据集为训练集和测试集
3. 选择一个或多个机器学习算法进行训练
4. 使用测试数据集进行模型评估和调整
5. 使用最终的模型进行糖尿病预测

代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

#读取并准备数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')
X = data.drop(['Outcome'], axis=1)
y = data['Outcome']

#分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#训练决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

#使用测试数据集进行模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

#输出准确率、召回率、混淆矩阵
print('Accuracy:', accuracy)
print('Recall:', recall)
print('Confusion Matrix:\n', conf_matrix)

#绘制混淆矩阵热力图
plt.matshow(conf_matrix, cmap='Blues')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

准确率、召回率、表格、图像：

假设上述代码的输出结果如下：

Accuracy: 0.7142857142857143
Recall: 0.5
Confusion Matrix:
 [[83 16]
 [27 28]]

则准确率为 0.71，召回率为 0.5。混淆矩阵如下：

Predicted   0   1
Actual           
0           83  16
1           27  28

混淆矩阵的热力图如下图所示：

注意：以上代码和结果仅供参考，具体结果可能因数据集和算法不同而有所不同。